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dc.contributor.advisorSilva, Tiago-
dc.contributor.authorSilva, Bernardo de Galrinho e-
dc.date.accessioned2022-10-19T15:26:46Z-
dc.date.available2022-10-19T15:26:46Z-
dc.date.issued2021-02-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10362/144843-
dc.description.abstractCom o avanço tecnológico, as organizações beneficiam da digitalização dos seus processos. No âmbito da presente revolução industrial (denominada Indústria 4.0), a transição para uma atividade de manutenção preventiva condicionada integrada e mais informada pela análise de diversos parâmetros processuais é uma realidade necessária. A manutenção detém uma importância acrescida no processo produtivo das organizações, pois esta atividade permite garantir a disponibilidade e o bom funcionamento dos ativos através da implementação de processos capazes de detetar e prevenir anomalias atempadamente, combatendo paragens não programadas e, por vezes, catastróficas. A escolha da estratégia adequada e o planeamento da manutenção numa indústria é fundamental para assegurar a disponibilidade dos seus ativos. Neste contexto, o facto das principais falhas ocorridas em máquina rotativas derivarem de anomalias em rolamentos rotativos justifica o uso de análise fiável e capaz de detetar e a diagnosticar defeitos. No presente trabalho, a avaliação da condição dos rolamentos é conseguida integrando dois métodos de análise e processamento de sinais de vibração: o Variational Mode Decomposition (VMD) e o Frequency Band Entropy (FBE). Estes dois métodos são implementados de forma integrada no sentido de potenciar o processo de diagnóstico de anomalias, dando suporte à análise usualmente efetuada por peritos. O documento sintetiza os fundamentos de uma manutenção preventiva condicionada com base na análise avançada de sinais de vibração. Saliente-se o facto de todos os resultados apresentados serem resultados da aplicação da metodologia desenvolvida em sinais experimentais.pt_PT
dc.description.abstractDue to the technological progress, organizations benefit from the digitalization of their processes. In the scope of the present industrial revolution (called Industry 4.0), the transition to an integrated and more informed preventive maintenance activity is a necessary reality. Maintenance has an added importance in the productive process of organizations, because this activity allows to guarantee the availability and the good functioning of the assets through the implementation of processes capable of detecting and preventing anomalies in a timely manner, combating unscheduled and sometimes catastrophic stops. The choice of the appropriate strategy and maintenance planning in an industry is fundamental to ensure the availability of your assets. In this context, the fact that the main failures that occur in rotating machines derive from anomalies in rotating bearings justifies the use of reliable analysis capable of detecting and diagnosing defects. In the present work, the evaluation of the condition of the bearings is achieved by integrating two methods of analysis and processing of vibration signals: Variational Mode Decomposition (VMD) and Frequency Band Entropy (FBE). These two methods are implemented in an integrated way to enhance the process of anomaly diagnosis, supporting the analysis usually performed by experts. The document summarizes the fundamentals of conditioned preventive maintenance based on advanced analysis of vibration signals. It should be noted that all the results presented are results of the application of the methodology developed in experimental signals.pt_PT
dc.language.isoporpt_PT
dc.rightsopenAccesspt_PT
dc.subjectIndústria 4.0pt_PT
dc.subjectManutenção Industrialpt_PT
dc.subjectManutenção Preventiva Condicionadapt_PT
dc.subjectAnálise de Vibraçõespt_PT
dc.subjectVariational Mode Decomposition (VMD)pt_PT
dc.subjectFrequency Band Entropy (FBE)pt_PT
dc.titleContributo para o diagnóstico eficiente de anomalias em rolamentospt_PT
dc.typemasterThesispt_PT
thesis.degree.nameMestre em Engenharia Mecânicapt_PT
dc.subject.fosDomínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Mecânicapt_PT
Aparece nas colecções:FCT: DEMI - Dissertações de Mestrado

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